KangaiSet est un projet open source dédié à la reconnaissance d'émotions dans les mangas. Il fournit des outils pour exploiter un jeu de données annoté, permettant d'identifier et classifier les émotions exprimées par les personnages à travers leurs expressions faciales et corporelles. Le projet facilite la création de structures de données organisées pour l'entraînement de modèles d'intelligence artificielle spécialisés dans l'analyse visuelle.

Pl@ntNet-300K est une plateforme dédiée à l'identification et à la classification des plantes à partir d'images. Elle permet aux utilisateurs de contribuer à une base de données botanique collaborative en soumettant des photos de plantes. Les modèles d'intelligence artificielle entraînés sur ce jeu de données permettent une reconnaissance précise des espèces végétales, même dans des contextes visuellement ambigus. La plateforme facilite la recherche botanique et la préservation de la biodiversité.

Caffe est un framework open source dédié à la programmation d'algorithmes d'apprentissage profond. Il permet aux chercheurs et développeurs de concevoir, entraîner et déployer des modèles de réseaux de neurones pour des tâches comme la classification d'images, la reconnaissance visuelle ou le traitement du langage. Utilisé dans la recherche académique et industrielle, il offre des outils pour optimiser les performances et faciliter l'expérimentation en intelligence artificielle.